这是java高并发系列第27篇文章。
开发环境：jdk1.8。
案例讲解
电商app都有用过吧，商品详情页，需要给他们提供一个接口获取商品相关信息：
- 商品基本信息（名称、价格、库存、会员价格等）
- 商品图片列表
- 商品描述信息（描述信息一般是由富文本编辑的大文本信息）
数据库中我们用了3张表存储上面的信息：
- 商品基本信息表：t_goods（字段：id【商品id】、名称、价格、库存、会员价格等）
- 商品图片信息表：t_goods_imgs（字段：id、goods_id【商品id】、图片路径），一个商品会有多张图片
- 商品描述信息表：t_goods_ext（字段：id，goods_id【商品id】、商品描述信息【大字段】）
这需求对于大家来说很简单吧，伪代码如下：
public Map<String,Object> detail(long goodsId){
//创建一个map
//step1：查询商品基本信息，放入map
map.put("goodsModel",(select * from t_goods where id = #gooldsId#));
//step2：查询商品图片列表，返回一个集合放入map
map.put("goodsImgsModelList",(select * from t_goods_imgs where goods_id = #gooldsId#));
//step3：查询商品描述信息，放入map
map.put("goodsExtModel",(select * from t_goods_ext where goods_id = #gooldsId#));
return map;
}
上面这种写法应该很常见，代码很简单，假设上面每个步骤耗时200ms，此接口总共耗时>=600毫秒，其他还涉及到网络传输耗时，估计总共会在700ms左右，此接口有没有优化的空间，性能能够提升多少？我们一起来挑战一下。
在看一下上面的逻辑，整个过程是按顺序执行的，实际上3个查询之间是没有任何依赖关系，所以说3个查询可以同时执行，那我们对这3个步骤采用多线程并行执行，看一下最后什么情况，代码如下：
package com.itsoku.chat26;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.*;
/**
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*/
public class Demo1 {
/**
* 获取商品基本信息
*
* @param goodsId 商品id
* @return 商品基本信息
* @throws InterruptedException
*/
public String goodsDetailModel(long goodsId) throws InterruptedException {
//模拟耗时，休眠200ms
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);
return "商品id:" + goodsId + ",商品基本信息....";
}
/**
* 获取商品图片列表
*
* @param goodsId 商品id
* @return 商品图片列表
* @throws InterruptedException
*/
public List<String> goodsImgsModelList(long goodsId) throws InterruptedException {
//模拟耗时，休眠200ms
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);
return Arrays.asList("图1", "图2", "图3");
}
/**
* 获取商品描述信息
*
* @param goodsId 商品id
* @return 商品描述信息
* @throws InterruptedException
*/
public String goodsExtModel(long goodsId) throws InterruptedException {
//模拟耗时，休眠200ms
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);
return "商品id:" + goodsId + ",商品描述信息......";
}
//创建个线程池
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
/**
* 获取商品详情
*
* @param goodsId 商品id
* @return
* @throws ExecutionException
* @throws InterruptedException
*/
public Map<String, Object> goodsDetail(long goodsId) throws ExecutionException, InterruptedException {
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
//异步获取商品基本信息
Future<String> gooldsDetailModelFuture = executorService.submit(() -> goodsDetailModel(goodsId));
//异步获取商品图片列表
Future<List<String>> goodsImgsModelListFuture = executorService.submit(() -> goodsImgsModelList(goodsId));
//异步获取商品描述信息
Future<String> goodsExtModelFuture = executorService.submit(() -> goodsExtModel(goodsId));
result.put("gooldsDetailModel", gooldsDetailModelFuture.get());
result.put("goodsImgsModelList", goodsImgsModelListFuture.get());
result.put("goodsExtModel", goodsExtModelFuture.get());
return result;
}
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
long starTime = System.currentTimeMillis();
Map<String, Object> map = new Demo1().goodsDetail(1L);
System.out.println(map);
System.out.println("耗时(ms):" + (System.currentTimeMillis() - starTime));
}
}
输出：
{goodsImgsModelList=[图1, 图2, 图3], gooldsDetailModel=商品id:1,商品基本信息...., goodsExtModel=商品id:1,商品描述信息......}
耗时(ms):208
可以看出耗时200毫秒左右，性能提升了2倍，假如这个接口中还存在其他无依赖的操作，性能提升将更加显著，上面使用了线程池并行去执行3次查询的任务，最后通过Future获取异步执行结果。
整个优化过程：
- 先列出无依赖的一些操作
- 将这些操作改为并行的方式
用到的技术有：
总结
- 对于无依赖的操作尽量采用并行方式去执行，可以很好的提升接口的性能
- 大家可以在你们的系统中试试这种方法，感受一下效果，会让你感觉很爽
java高并发系列目录
- 第1天:必须知道的几个概念
- 第2天:并发级别
- 第3天:有关并行的两个重要定律
- 第4天:JMM相关的一些概念
- 第5天:深入理解进程和线程
- 第6天:线程的基本操作
- 第7天:volatile与Java内存模型
- 第8天:线程组
- 第9天：用户线程和守护线程
- 第10天:线程安全和synchronized关键字
- 第11天:线程中断的几种方式
- 第12天JUC:ReentrantLock重入锁
- 第13天:JUC中的Condition对象
- 第14天:JUC中的LockSupport工具类，必备技能
- 第15天：JUC中的Semaphore（信号量）
- 第16天：JUC中等待多线程完成的工具类CountDownLatch，必备技能
- 第17天：JUC中的循环栅栏CyclicBarrier的6种使用场景
- 第18天：JAVA线程池，这一篇就够了
- 第19天：JUC中的Executor框架详解1
- 第20天：JUC中的Executor框架详解2
- 第21天：java中的CAS，你需要知道的东西
- 第22天：JUC底层工具类Unsafe，高手必须要了解
- 第23天：JUC中原子类，一篇就够了
- 第24天：ThreadLocal、InheritableThreadLocal（通俗易懂）
- 第25天：掌握JUC中的阻塞队列
java高并发系列连载中，总计估计会有四五十篇文章。
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